remote( "parameter_server", get_parameter_server, args=(num_gpus,)) 就调用到了之前提到的 get_parameter_server,正式构建了参数服务器,注意,这里是在 worker 调用 get_parameter_server,但是 get_parameter_server 在 master 之上运行,在 master 之上建立参数服务器。 此时逻辑拓展如下: 代码语言:javascript ...
Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播的,就需要使用这个 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch.nnasnn ...
params = self.__dict__.get('_parameters') if isinstance(value, Parameter): if params is None: raise AttributeError( "cannot assign parameters before Module.__init__() call") remove_from(self.__dict__, self._buffers, self._modules) ...
.to(device) # zero the parameter gradients optimizer.zero_grad() # forward + backward + optimize outputs = net(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # print statistics running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: ...
Parameter dense1_bias (shape=(1,), dtype=float32) ) params['params']['layers_2'] FrozenDict({ kernel: Array([[-0.20739523], [ 0.16546965], [-0.03713543], [-0.04860032], [-0.2102929 ], [ 0.163712 ], [ 0.27240783], [-0.4046879 ]], dtype=float32), ...
这个权重张量将被我们的Network类继承,并且作为我们网络可学习的参数,在Module.linear中的定义:self.register_parameter(name, value)就将我们的权重张量进行了注册,我们将学习在层构造函数中传递给这些参数的参数和值。 在我们构建一个layer时,我们将每个layer的参数传递给layer构造函数,在卷积层中我们有三个参数in_ch...
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性 在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在...
1 Parameter 参数类源码 Parameter作为Module类的参数,可以自动的添加到Module类的参数列表中,并且可以使用Module.parameters()提供的迭代器获取到,所以这个类是一切网络结构数据的核心。 class Parameter(torch.Tensor): # 这个方法比__init__方法更先执行,这里就理解为一种初始化方法 ...
mod: torch.nn.Module = self.get_submodule(module_path) if not hasattr(mod, param_name): raise AttributeError(mod._get_name() + " has no attribute `" + param_name + "`") param: torch.nn.Parameter = getattr(mod, param_name) if not isinstance(param, torch.nn.Parameter): raise Attr...
当前键值对进入register_parameter()方法。 def __setattr__(self, name: str, value: Union[Tensor, 'Module']) -> None: def remove_from(*dicts_or_sets): for d in dicts_or_sets: if name in d: if isinstance(d, dict): del d[name] else: d.discard(name) params = self.__dict__.g...